Hunyuan · 2025-08 · Dense · Multimodal

Hunyuan 7B

Hunyuan 7B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Hunyuan en 2025-08, avec 32 couches, une dimension cachée de 4096 et une fenêtre de contexte de 32,768 tokens.

Pile de couches

Attention ×32 · Couches 32

Faits clés

LaboratoireHunyuan
Publication2025-08
Paramètres7.8 Md
Contexte32,768 tokens
AttentionGQA (32:8)
Couches32
Dimension cachée4,096
Têtes d'attention32
Vocabulaire128,167
Encodage positionnelRoPE
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionbf16
Classe d'architectureHunYuanDenseV1ForCausalLM

Vue d'ensemble de l'architecture

Entrée vision → tokens t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 128,167 → Dimension cachée 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Têtes d'attention 32 Têtes KV 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU Dim. FFN 14,336 × 32 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 128,167 p p p → token suivant Encodage positionnel RoPE Précision BF16 Contexte 32K tok Vision ⇢ token
Dessiné d’après le config.json livré · 32 couches / largeur 4,096 / contexte 32,768. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention groupée (GQA) — 32 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=10,000.

FFN / MoE

C’est un modèle dense : la totalité des 7.8Md de paramètres participe au calcul de chaque token.

Comparaison champ à champ

Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.

Comparaison complète avec le plus proche, Mistral 7B
ModèleHunyuan 7BMistral 7BRatio
model_typehunyuan_v1_densemistral
architecturesHunYuanDenseV1ForCausalLMMistralForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers3232≈1
num_attention_heads3232≈1
num_key_value_heads88≈1
head_dim128
intermediate_size1433614336≈1
hidden_actsilusilu
rope_theta1000010000≈1
max_position_embeddings3276832768≈1
sliding_window4096
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size12816732000×4.01
torch_dtypebfloat16bfloat16
add_classification_headfalse
attention_biasfalse
attention_dropout0.1
attention_head_dim128
bos_token_id11≈1
cla_share_factor2
class_num0
dense_list4096×1 + 0×1
eod_token_id127967
eos_token_id1279602×63980.00
im_end_id5

Architectures les plus proches

La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).

Champs bruts du config.json

45 champs
add_classification_headfalse
architecturesHunYuanDenseV1ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0.1
attention_head_dim128
bos_token_id1
cla_share_factor2
class_num0
dense_list4096×1 + 0×1
eod_token_id127967
eos_token_id127960
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
im_end_id5
im_newline_id11
im_start_id4
initializer_range0.02
intermediate_size14336
mask_init_id12
max_position_embeddings32768
mlp_biasfalse
model_typehunyuan_v1_dense
norm_typerms
num_attention_heads32
num_hidden_layers32
num_key_value_heads8
org_vocab_size128167
pad_id127961
pad_token_id127961
pool_typelast
pretraining_tp1
rms_norm_eps0.00001
rope_theta10000
sep_token_id127962
text_end_id7
text_start_id6
tie_word_embeddingstrue
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.41.2
use_cachetrue
use_clafalse
use_qk_normtrue
use_rotary_pos_embtrue
vocab_size128167